ケラスでテンソルを再構築する最良の方法は何ですか

Question

私はテンソルw/shape（28,397,256）を出力するconvネットを持っています。私は時間次元である397軸の順序を保ちながらテンソル（28 * 256,397）を作成するためにそれを再構成したいと思います。再構成したら、モデルの別のレイヤーにそれを供給したいと思います。

Kerasの変形層では、順序が保持されませんでした。私はconvネットの出力テンソルを取り、手動でそれを新しいものにスプライスすることができると思っていましたが、テンソルをモデルの次の層に「入力」する方法はわかりません。助けていただければ幸いです。

conv = Conv2D(hidden_units, kernel_size, strides=(1,1), activation=conv_activation) 
model.add(conv) 
conv_output = MaxPooling2D(pool_size=pool_kernel) 
model.add(conv_output) 

### STACKING ### 
shape = conv_output.output.shape 
F_prime = shape[1].value 
T = shape[2].value 
M = shape[3].value 

reshaped = core.Reshape((T, F_prime*M), input_shape=shape[1:]) 
model.add(reshaped) 

recurr = LSTM(hidden_units, return_sequences=True, activation=recurr_activation, recurrent_activation='hard_sigmoid', dropout=0.3, recurrent_dropout=0.0) 
model.add(recurr) 

Answer 1

あなたはtf.concatまたはnp.concatenateにで見つかったconcatenateを使用することができます。私が最初に試したものを相続人

。あなたの場合、軸0と軸1をマージして、tf.concat(tensor, axis=0)を行うことができます。

tf.reshape(tensor, (28*256, 397))も使用できます。前後の要素の数は同じでなければならないことに注意してください。

希望すると便利です。